CN113565495B - 储层有效性等级评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明主要目的在于提供一种储层有效性等级评价方法，该方法包括：建立研究区储层有效性等级评价方案，包括主控因素及其表征参数和评价标准；获取新井各表征参数的数据；将所述数据与评价标准对照，确定新井的储层有效性等级。所要解决的技术问题是通过对研究区样本井数据分析，提出影响所述区域储层有效性的主控因素，进一步通过研究主控因素与产能的关系，建立所述区域的储层有效性等级评价方法；所述方法用于评价新井的储层有效性等级，其评价标准简单，评价结果准确，应用效果良好，从而更加适于实用。
Description
技术领域
本发明实施例涉及石油工业技术领域，尤其涉及一种储层有效性等级评价方法。
背景技术
在石油地质中，储集层(简称“储层”)指的是可以储集和渗流流体的岩石，其必须具有储存空间(孔隙性)和储存空间一定的连通性(渗透性)，而有效储层则是指已经充注并富集了油气，且在开发工程中可以采用油气的储层。
储层有效性是储层储集能力和渗流能力的综合反映，储层有效性评价是指对储层的储渗能力进行定性定量评估。一般来讲，储层有效性评价包含两层：一层是“确定影响储层有效性的因素”，包括岩性、孔隙度、渗透率、孔隙结构、地应力、裂缝等；另一层是“能够对储层进行有效性探测的技术手段和方法”，包括地震技术、测井技术、岩心实验、生产测试方法等。
目前，现有的储层有效性评价主要采用确定储层有效性评价的技术手段来确定影响储层有效性的特征参数，进而对储层的有效性进行定性定量研究。然而，其存在以下缺陷：一、如果参考的影响因素过多，导致所建立的储层有效性评价标准过于复杂，且部分关键参数获取难度大或部分参数只有定性描述，极大影响储层有效性的评价效果，评价结果不准确；二、如果参考的影响因素过少，导致评价标准误差较大、评价结果不准确。
基于以上情况，亟需提出一种标准简单、评价结果准确、应用效果良好的储层有效性评价方法。
发明内容
本发明实施例提供一种储层有效性等级评价方法，以实现方法简单、结果准确、应用效果好地对储层有效性的评价。
发明实施例提供一种储层有效性等级评价方法，包括：
建立研究区储层有效性等级评价方案，包括主控因素及其表征参数和评价标准；
获取新井各表征参数的数据；
将所述新井各表征参数的数据与所述评价标准对照，确定新井的储层有效性等级。
可选地，所述建立研究区储层有效性等级评价方案，包括：确定储层有效性的各主控因素；获取各主控因素的临界值，确定评价标准。
可选地，所述确定储层有效性的各主控因素，包括：获取研究区样本井的储层产能数据和多个储层性能指标的数据；以储层性能指标为自变量、储层产能为因变量，根据储层产能数据和储层性能指标的数据进行拟合得到拟合曲线，根据拟合曲线计算各储层性能指标的决定系数K，其中决定系数为自变量与因变量的相关系数的平方；若所述决定系数K≥设定阈值，则将所述储层性能指标确定为主控因素。
可选地，所述设定阈值为0.5。
可选地，所述获取各主控因素的临界值，确定评价标准，包括：获取研究区储层产能等级划分标准；在所述拟合曲线上获取储层产能等级变化临界点所对应的表征参数的取值，作为临界值；以所述临界值划分范围，建立储层有效性等级的评价标准。
可选地，所述储层为超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层。
可选地，所述主控因素包括物性参数、裂缝发育参数和地应力参数；其中所述物性参数的表征参数包括孔隙度和渗透率；所述裂缝发育参数的表征参数为裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率；所述地应力参数的表征参数为最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力。
可选地，获取所述储层的物性参数的表征参数，包括：根据预建立的变骨架参数孔隙度计算模型或分岩性孔隙度计算模型，计算储层的孔隙度；根据岩石物理实验得到储层的渗透率；其中，建立变骨架参数孔隙度计算模型的过程，包括：获取元素俘获测井资料；对所述测井资料进行处理计算各矿物成分含量；根据各矿物成分含量计算岩石骨架值，所述的岩石骨架值为骨架密度值或声波时差值；将岩石骨架值代入体积模型，得到变骨架参数孔隙度计算模型；其中，建立分岩性孔隙度计算模型的过程，包括：取多个岩性的岩心样品，测量孔隙度参数；所述的岩性包括细砂岩、中砂岩和粗砂岩；按岩性分别建立岩性岩石样品孔隙度与所对应的声波时差测井值或密度测井值的关系，得到分岩性孔隙度计算模型。
可选地，所述裂缝发育参数的表征参数包括裂缝参数和裂缝有效性参数，所述裂缝参数包括裂缝面孔率和裂缝宽度，所述裂缝有效性参数包括等效裂缝宽度和裂缝渗透率；其中，获取裂缝面孔率和裂缝宽度，包括：若泥浆类型为水基泥浆，则采用电成像定量评价裂缝；若泥浆类型为油基泥浆，则采用超声成像定量评价裂缝；其中，获取等效裂缝宽度和裂缝渗透率，包括：采用阵列声波中的横波衰减信息评价裂缝，计算裂缝宽度和裂缝渗透率。
可选地，所述各主控因素包括孔隙度、渗透率、裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力七个主控因素；所述获取新井的各主控因素对应的表征参数，并根据所述储层有效性评价标准确定所述新井的储层有效性等级，包括：根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果均位于同一储层有效性等级，则所述新井的评价结果为所述储层有效性等级；根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果不在同一储层有效性等级，则按下述标准进行判定：以孔隙度和渗透率评价的储层有效性等级作为第一判断结果；以裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力评价的储层有效性等级作为第二判断结果；其中，第二判断结果取五个主控因素中最高频的储层有效性等级；若第二判断结果低于或等于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果；若第二判断结果高于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果基础上再提高一个等级。
本发明提出的一种储层有效性等级评价方法至少具有下列优点：
1、通过适当的方法筛选并确定几种对储层有效性等级评价起决定性作用的因素作为主控因素，建立了基于主控因素定量表征参数的储层有效性综合评价方案和标准，更能反映实际情况，应用简便，应用效果更好；既克服了现有技术中因参数过多导致的评价方法复杂难以操作的缺陷，又克服了仅用少量因素而导致的评价方法过于简单，评价结果不准，应用性差的缺陷。
2、对于各主控因素的表征参数的定量方法进行优化，制定了各主控因素表征参数精细评价方案，使得能够更准确地计算各主控因素的表征参数。主控因素表征参数的计算精度越高，则后续制定的储层有效性等级评价标准越合理，从而对于新井的储层有效性等级评价的正确性也越高。
3、应用效果不受泥浆性质的影响，即其在水基泥浆和油基泥浆条件下均能取得比较理想的效果，克服了现有技术中的评价方法在油基泥浆下评价效果差的缺陷。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的储层有效性等级评价方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的孔隙度与储层产能数据交汇图；
图3为本发明实施例提供的渗透率与储层产能数据交汇图；
图4为本发明实施例提供的裂缝面孔率与储层产能数据交汇图；
图5为本发明实施例提供的裂缝宽度与储层产能数据交汇图；
图6为本发明实施例提供的横波渗透率与储层产能数据交汇图；
图7为本发明实施例提供的最大主应力方向和裂缝走向夹角与储层产能数据交汇图；
图8为本发明实施例提供的缝面法向有效应力与储层产能数据交汇图；
图9为本发明实施例提供的储层有效性等级评价装置的结构示意图；
图10为本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
目前，现有的储层有效性评价，若参考的影响因素过，多存在标准建立和评价复杂的问题；以及参考的影响因素偏少，导致所建立的储层有效性评价标准较为简单、评价结果不准确的问题。
为了解决该技术问题，本发明实施例提供如下解决思路：通过所述储层产能数据和储层性能指标的数据的拟合曲线，从储层性能指标中确定主控因素，根据主控因素建立储层有效性等级评价标准，并根据所述储层有效性等级评价标准确定所述新井的储层有效性等级，既克服了现有技术中因参数过多导致的评价方法复杂难以操作的缺陷，又克服了仅用少量因素而导致的评价方法过于简单，评价结果不准、应用性差的缺陷。
参考图1，图1为本发明实施例提供的储层有效性等级评价方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
S101：建立研究区储层有效性等级评价方案，包括主控因素及其表征参数和评价标准。
S102：获取新井各表征参数的数据。
S103：将所述新井各表征参数的数据与所述评价标准对照，确定新井的储层有效性等级。
现有技术中的储层有效性等级评价方法，从未有报道可以从影响储层有效性的诸多因素中提炼出起决定性作用的几项作为主控因素，也从未有人研究过主控因素与储层产能之间的关系。而本发明的技术方案，通过研究超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层有效性影响因素的基础上，提炼出主控因素，并进一步研究分析如何能够更准确地定量评价相关主控因素的表征参数，特别是在油基泥浆条件下的表征参数评价方法，以及主控因素与储层产能之间的关系，进而建立了一种基于主控因素的储层有效性等级评价方法和标准，以提高超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层有效性等级评价的准确性。
可选地，所述建立研究区储层有效性等级评价方案，包括：确定储层有效性的各主控因素；获取各主控因素的临界值，确定评价标准。
可选地，所述确定储层有效性的各主控因素，包括：获取研究区样本井的储层产能数据和多个储层性能指标的数据；以储层性能指标为自变量、储层产能为因变量，根据储层产能数据和储层性能指标的数据进行拟合得到拟合曲线，根据拟合曲线计算各储层性能指标的决定系数K，其中决定系数为自变量与因变量的相关系数的平方；若所述决定系数K≥设定阈值，则将所述储层性能指标确定为主控因素。
在本实施例中，首先要确定研究区储层产能的等级标准，即有效储层对应的最低产能标准和低产、中产、高产储层各自对应的产能标准。该等级标准一般是由地质学家、油藏开发专家等根据勘探开发成本、原油价格、行业规范和国家政策等因素确定。同时还需要获取样本井的储层产能数据，其中储层产能数据为各个井号的样本井赌赢的无阻流产量(单位为万方/天)。
在本实施例中，分析储层有效性可能的影响因素指标(储层性能指标)，以及各储层性能指标的表征参数与产能数据的相关关系，并根据各储层性能指标的表征参数与产能数据之间的相关性，从而提炼出储层有效性的主控因素。
可选地，所述设定阈值为0.5。
一般认为主控因素的表征参数与储层产能数据之间的相关性越高，则决定系数越大。发明中根据经验定义当决定系数大于或者等于0.5时即为主控因素。
可选地，所述获取各主控因素的临界值，确定评价标准，包括：获取研究区储层产能等级划分标准；在所述拟合曲线上获取储层产能等级变化临界点所对应的表征参数的取值，作为临界值；以所述临界值划分范围，建立储层有效性等级的评价标准。
本发明实施例中需要定量分析各主控因素表征参数与相应产能数据之间的关系，然后拟合得到对应的关系曲线；进而根据产能等级标准，确定各等级产能所对应的主控因素表征参数的临界值。根据所确定的主控因素表征参数的临界值，建立储层有效性等级的综合评价标准，并应用于新井储层有效性等级评价，即根据计算得到的新井主控因素表征参数评价储层的有效性等级。
可选地，所述储层为超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层。
可选地，所述主控因素包括物性参数、裂缝发育参数和地应力参数；其中所述物性参数的表征参数包括孔隙度和渗透率；所述裂缝发育参数的表征参数为裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率；所述地应力参数的表征参数为最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力。
可选地，所述物性参数的精细评价方案如下：
获取所述储层的物性参数的表征参数，包括：根据预建立的变骨架参数孔隙度计算模型或分岩性孔隙度计算模型，计算储层的孔隙度；根据岩石物理实验得到储层的渗透率；其中，建立变骨架参数孔隙度计算模型的过程，包括：获取元素俘获测井资料；对所述测井资料进行处理计算各矿物成分含量；根据各矿物成分含量计算岩石骨架值，所述的岩石骨架值为骨架密度值或声波时差值；将岩石骨架值代入体积模型，得到变骨架参数孔隙度计算模型；其中，建立分岩性孔隙度计算模型的过程，包括：取多个岩性的岩心样品，测量孔隙度参数；所述的岩性包括细砂岩、中砂岩和粗砂岩；按岩性分别建立岩性岩石样品孔隙度与所对应的声波时差测井值或密度测井值的关系，得到分岩性孔隙度计算模型。
对于超深高温高压低孔砂岩储层，研究结果表明岩性成分对岩石骨架参数影响很大，而岩石骨架参数是计算孔隙度的关键参数，传统的定骨架参数孔隙度计算模型应用效果差或不适用。因此，本发明的技术方案中选用合适的岩石骨架参数值，采用变骨架孔隙度评价模型可提高孔隙度评价的精度。
在上述实施例的基础上，在本发明的另一个实施例中，在步骤S103中，获取所述储层的物性参数的表征参数的过程，包括：根据预建立的变骨架参数孔隙度计算模型或分岩性孔隙度计算模型，计算储层的孔隙度；根据岩石物理实验得到储层的渗透率。
具体地，建立变骨架参数孔隙度计算模型的过程，包括：获取元素俘获测井资料；对所述测井资料进行处理计算各矿物成分含量；根据各矿物成分含量计算岩石骨架值，所述的岩石骨架值为骨架密度值或声波时差值；将岩石骨架值代入体积模型，得到变骨架参数孔隙度计算模型。
其中，可以获取元素俘获测井(Element Capture Spectrum，ECS)资料，可以利用Ciflog等测井资料处理软件对所述测井资料进行处理计算各矿物成分含量。
从本实施例可知，对于超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层，岩性成分对岩石骨架参数影响很大，岩石骨架参数是计算孔隙度的关键参数，传统的骨架参数孔隙度计算模型应用效果较差。本实施例提供的变骨架参数孔隙度计算模型可提提高孔隙度计算的精度。
具体地，建立分岩性孔隙度计算模型的过程，包括：取多个岩性的岩心样品，测量孔隙度参数；所述的岩性包括细砂岩、中砂岩和粗砂岩；按岩性分别建立岩性岩石样品孔隙度与所对应的声波时差测井值或密度测井值的关系，得到分岩性孔隙度计算模型。
如果缺乏元素俘获测井资料，则可以建立分岩性孔隙度计算模型，通过分岩性孔隙度计算模型可以实现与变骨架参数孔隙度计算模型相同的计算效果。
在本实施例中，当缺乏元素俘获测井资料时，可利用不同岩性的岩心实验测量孔隙度与测井密度值或声波时差值，建立二者之间的关系式，形成不同岩性孔隙度计算模型，实现等效的变骨架参数孔隙度计算模型。分岩性孔隙度计算模型所建立的关系式形式如下：
其中，Por1、Por2、Por3分别为细砂岩、中砂岩、粗砂岩岩心实验测量的孔隙度；X1、X2、X3分别为细砂岩、中砂岩、粗砂岩井段密度或声波时差测井值；A1、A2、A3、B1、B2、B3分别为拟合公式系数。
从上述描述可知，本发明实施例通过定量方法获取各主控因素对应的表征参数，提高了主控因素对应的表征参数的计算精度，为后续建立储层有效性评价标准提供了准确依据，从而提高对于新井的储层有效性评价的准确性。
具体地，所述裂缝发育参数的表征参数包括裂缝参数和裂缝有效性参数，所述裂缝参数包括裂缝面孔率和裂缝宽度，所述裂缝有效性参数包括等效裂缝宽度和裂缝渗透率。相应地，获取裂缝面孔率和裂缝宽度的过程包括：若泥浆类型为水基泥浆，则采用电成像定量评价裂缝；若泥浆类型为油基泥浆，则采用超声成像定量评价裂缝。获取等效裂缝宽度和裂缝渗透率的过程包括：采用阵列声波中的横波衰减信息评价裂缝，计算裂缝宽度和裂缝渗透率。
其中，通过电成像测井资料计算裂缝参数是本领域成熟的技术，即在Ciflog软件上可以处理计算获得；若为油基泥浆，则采用超声成像资料定量评价裂缝；计算裂缝面孔率和裂缝宽度；其计算方法记载于发明人的另一篇专利“基于超声成像的油基泥浆井裂缝定量参数智能计算方法”中，专利号CN110208859A，公开日2019年9月6日。所述裂缝有效性参数包括等效裂缝宽度和裂缝渗透率，其评价步骤如下：采用阵列声波中的横波衰减信息评价裂缝；计算等效裂缝宽度和裂缝渗透率，其计算方法记载于发明人的另一篇专利“致密砂岩裂缝的声波实验方法与识别方法”中，专利号CN105068120A，公开日2015年11月18日。
在本实施例中，裂缝发育可以改善储层的渗透性，对储层的产能和有效性影响很大，裂缝发育情况定量表征主要有裂缝面孔率、裂缝宽度和裂缝横波渗透率。其中，裂缝面孔率和裂缝宽度主要由成像测井资料计算得到，裂缝横波渗透率主要由阵列声波测井资料计算得到。通过成像测井计算裂缝宽度时，其精度更高，但是其探测深度较浅，因此，该参数有时候不能很好地反映裂缝的有效性；而通过阵列声波测井探测深度相对成像测井的探测深度更深，能更好地评价裂缝的有效性，故裂缝横波渗透率主要反映有效裂缝的渗透性，可更好地反映裂缝的有效性。
从上述描述可知，本发明裂缝发育可以改善储层的渗透性，对储层的产能和有效性影响很大，裂缝发育情况定量表征参数主要有裂缝面孔率、裂缝宽度和裂缝横波渗透率，裂缝面孔率和裂缝宽度主要由成像测井资料计算得到，裂缝横波渗透率主要由阵列声波测井资料计算得到。通过成像测井计算裂缝宽度时，其精度更高，但是其探测深度较浅，因此，该参数有时候不能很好地反映裂缝的有效性；而通过阵列声波测井探测深度相对成像测井的探测深度更深，能更好地评价裂缝的有效性，故裂缝横波渗透率主要反映有效裂缝的渗透性，可更好地反映裂缝的有效性。
本发明中对于各主控因素的表征参数的定量方法进行优化，制定了各主控因素表征参数精细评价方案，使得更准确地计算各主控因素的表征参数。主控因素表征参数的计算精度越高，则后续制定的储层有效性评价标准越合理，从而储层有效性等级评价的正确性也越高。
可选地，所述各主控因素包括孔隙度、渗透率、裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力七个主控因素；所述获取新井的各主控因素对应的表征参数，并根据所述储层有效性评价标准确定所述新井的储层有效性等级，包括：根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果均位于同一储层有效性等级，则所述新井的评价结果为所述储层有效性等级；根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果不在同一储层有效性等级，则按下述标准进行判定：以孔隙度和渗透率评价的储层有效性等级作为第一判断结果；以裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力评价的储层有效性等级作为第二判断结果；其中，第二判断结果取五个主控因素中最高频的储层有效性等级；若第二判断结果低于或等于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果；若第二判断结果高于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果基础上再提高一个等级。
其中，若上述7个主控因素表征参数不在同一等级区间范围，则以孔隙度和渗透率参数的结果为主，结合裂缝发育情况和地应力情况表征参数的结果进行最终确定；其中，裂缝发育情况和地应力情况表征参数以多数参数所在的区间范围等级为准，且若裂缝发育情况和地应力情况表征参数确定的储层等级高于孔隙度和渗透率参数确定的储层等级，则最终储层等级在孔隙度和渗透率参数确定的储层等级基础上提升一个等级。例如，若孔隙度、渗透率参数确定的储层等级为II级，裂缝发育情况和地应力情况表征参数有3个或以上的参数区间范围位于I级，则最终的储层等级确定为I级。
下面通过一个具体的应用实例，对上述的储层有效性等级评价方法进行详细的说明。该实例中的储层为中国西部某超深超高温超高压裂缝性低孔砂岩储层。
第一步、获取研究区样本井的产能低级标准和储层产能数据。
中国西部某油田地质学家和油藏开发专家研讨确定的A地区产能等级标准如表1所示；收集到的A地区样本井储层产能数据如表2所示。
表1 A地区的产能等级标准
表1 A地区样本井储层产能数据(无阻流，单位为：万方/天)
| 井号 | A1 | A2 | A3 | A4 | A5 | A6 | A7 | A8 | A9 | A10 | A11 | A12 |
| 无阻流 | 318.5 | 23.9 | 217.3 | 457.0 | 160.0 | 102.3 | 71.8 | 188.6 | 51.6 | 57.1 | 66.8 | 84.7 |
| 井号 | A13 | A14 | A15 | A16 | A17 | A18 | A19 | A20 | A21 | A22 | A23 | A24 |
| 无阻流 | 151.3 | 17.8 | 412.5 | 392.6 | 45.8 | 218.9 | 37.2 | 6.1 | 5.4 | 1.1 | 49.3 | 380.0 |
第二步、根据所述储层产能数据和储层性能指标的数据的拟合曲线，从储层性能指标中确定主控因素。
储层性能指标包括孔隙度和渗透率；裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率；最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力七种。
通过统计各储层性能指标的表征参数与储层产能数据，并制作各储层性能指标的表征参数与储层产能数据之间的交会图，计算二者之间的决定系数，得到A区样本井各储层性能指标的表征参数与储层产能相关性较好的储层性能指标(即主控因素)与储层产能数据交会图，如图2至图8所示。其中图2为孔隙度与储层产能数据交汇图。图3为渗透率与储层产能数据交汇图。图4为裂缝面孔率与储层产能数据交汇图。图5为裂缝宽度与储层产能数据交汇图。图6为横波渗透率与储层产能数据交汇图。图7为最大主应力方向和裂缝走向夹角与储层产能数据交汇图。图8为缝面法向有效应力与储层产能数据交汇图。
根据各主控因素与储层产能数据交会图，进行曲线拟合，得到各拟合曲线的决定系数(相关系数的平方)。其中，图2中孔隙度与储层产能数据的决定系数为0.5287；图3中渗透率与储层产能数据的决定系数为0.534。图4中裂缝面孔率与储层产能数据的决定系数为0.8625。图5中裂缝宽度与储层产能数据的决定系数为0.7616。图6中横波渗透率与储层产能数的决定系数为0.8672。图7中最大主应力方向和裂缝走向夹角与储层产能数据的决定系数为0.8039。图8中缝面法向有效应力与储层产能数据的决定系数为0.6814。
本实例中当决定系数(相关系数的平方)K≥0.5(设定阈值0.5)时认为其与产能关系相关性大，定义其为主控因素。
有上述的决定系数可知，孔隙度和渗透率；裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率；最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力七个因素为主控因素。
第三步、获取各主控因素对应的表征参数。
在上述确定的七个主控因素的表征参数中，地应力参数评价采用现有技术的方法进行，这里不再赘述。物性参数和裂缝发育参数均按照本发明实施例提出的方法进行，这里亦不在赘述。
第四步、将所述各主控因素对应的所述拟合曲线上的临界产能值对应的表征参数确定为各主控因素的表征参数临界值。
根据表1中A地区的产能等级标准得到临界产能值分别为10万方/天和50万方/天。
在图2中，10万方/天的产能对应的孔隙度临界值为4％，50万方/天的产能对应的孔隙度临界值为5.5％。
在图3中，10万方/天的产能对应的渗透率临界值为0.06mD，50万方/天的产能对应的渗透率临界值为0.085mD。
在图4中，10万方/天的产能对应的裂缝面孔率临界值为0.03％，50万方/天的产能对应的裂缝面孔率临界值为0.05％。
在图5中，10万方/天的产能对应的裂缝宽度临界值为90um，50万方/天的产能对应的裂缝宽度临界值为150um。
在图6中，10万方/天的产能对应的横波渗透率临界值为0.35mD，50万方/天的产能对应的横波渗透率临界值为0.6mD。
在图7中，10万方/天的产能对应的最大主应力方向和裂缝走向夹角临界值为60°，50万方/天的产能对应的最大主应力方向和裂缝走向夹角临界值为38°。
在图8中，10万方/天的产能对应的裂缝面法向有效应力临界值为60Mpa，50万方/天的产能对应的裂缝面法向有效应力临界值为40Mpa。
第五步、根据所述各主控因素和所述各主控因素的表征参数临界值，建立储层有效性评价标准。
根据上述的分析，制定超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层有效性等级评价标准如下表3所示。
表3超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层有效性等级评价标准
备注：①表示最大主应力方向和裂缝走向夹角；②表示裂缝面法向有效应力
第六步、获取新井的各主控因素对应的表征参数，并根据所述储层有效性等级评价标准确定所述新井的储层有效性等级。
按照上述表3中进行储层有效性评价。本实施例中，新井的各表征参数及储层有效性等级评价如下表4所示：
表4新井的储层有效性等级评价结果
由上述表4的数据可见，本实施例中本研究区某新井的储层等级有效性等级评价为I级该储层实际开采的结果与本发明的技术方案评价的结果一致。
参考图9，图9为本发明实施例提供的储层有效性等级评价装置的结构示意图。如图9所示，该储层有效性等级评价装置90包括：标准建立模块901、数据获取模块902和有效性评价模块903。
标准建立模块901，用于建立研究区储层有效性等级评价方案，包括主控因素及其表征参数和评价标准；
数据获取模块902，用于获取新井各表征参数的数据；
有效性评价模块903，用于将所述新井各表征参数的数据与所述评价标准对照，确定新井的储层有效性等级。
本实施例提供的装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
参考图10，图10为本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。如图10所示，本实施例的计算机设备100包括：处理器1001以及存储器1002；其中
存储器1002，用于存储计算机执行指令；
处理器1001，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述方法实施例中所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器1002既可以是独立的，也可以跟处理器1001集成在一起。
当存储器1002独立设置时，该计算机设备还包括总线1003，用于连接所述存储器1002和处理器1001。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的储层有效性等级评价方法。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，简称CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，简称EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种储层有效性等级评价方法，其特征在于，包括：
建立研究区储层有效性等级评价方案，包括主控因素及其表征参数和储层有效性评价标准；
获取新井各表征参数的数据；
将所述新井各表征参数的数据与所述储层有效性评价标准对照，确定新井的储层有效性等级；
所述建立研究区储层有效性等级评价方案，包括：
确定储层有效性的各主控因素；
获取各主控因素的临界值，确定储层有效性评价标准；
所述确定储层有效性的各主控因素，包括：
获取研究区样本井的储层产能数据和多个储层性能指标的数据；
以储层性能指标为自变量、储层产能为因变量，根据储层产能数据和储层性能指标的数据进行拟合得到拟合曲线，根据拟合曲线计算各储层性能指标的决定系数K，其中决定系数为自变量与因变量的相关系数的平方；
若所述决定系数K≥设定阈值，则将所述储层性能指标确定为主控因素；
所述主控因素包括孔隙度、渗透率、裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力七个主控因素；
所述获取新井的各主控因素对应的表征参数，并根据所述储层有效性评价标准确定所述新井的储层有效性等级，包括：
根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果均位于同一储层有效性等级，则所述新井的评价结果为所述储层有效性等级；
根据所述储层有效性评价标准，若七个主控因素的评价结果不在同一储层有效性等级，则按下述标准进行判定：
以孔隙度和渗透率评价的储层有效性等级作为第一判断结果；
以裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率、最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力评价的储层有效性等级作为第二判断结果；其中，第二判断结果取五个主控因素中最高频的储层有效性等级；
若第二判断结果低于或等于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果；
若第二判断结果高于第一判断结果，则新井的储层有效性等级取第一判断结果基础上再提高一个等级。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定阈值为0.5。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取各主控因素的临界值，确定储层有效性评价标准，包括：
获取研究区储层产能等级划分标准；
在所述拟合曲线上获取储层产能等级变化临界点所对应的表征参数的取值，作为临界值；
以所述临界值划分范围，建立储层有效性等级的评价标准。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述储层为超深高温高压裂缝性低孔砂岩储层。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述主控因素包括物性参数、裂缝发育参数和地应力参数；
其中所述物性参数的表征参数包括孔隙度和渗透率；
所述裂缝发育参数的表征参数为裂缝面孔率、裂缝宽度、横波渗透率；
所述地应力参数的表征参数为最大主应力方向和裂缝走向夹角、裂缝面法向有效应力。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，获取所述储层的物性参数的表征参数，包括：
根据预建立的变骨架参数孔隙度计算模型或分岩性孔隙度计算模型，计算储层的孔隙度；
根据岩石物理实验得到储层的渗透率；
其中，建立变骨架参数孔隙度计算模型的过程，包括：
获取元素俘获测井资料；
对所述测井资料进行处理计算各矿物成分含量；
根据各矿物成分含量计算岩石骨架值，所述的岩石骨架值为骨架密度值或声波时差值；
将岩石骨架值代入体积模型，得到变骨架参数孔隙度计算模型；
其中，建立分岩性孔隙度计算模型的过程，包括：
取多个岩性的岩心样品，测量孔隙度参数；所述的岩性包括细砂岩、中砂岩和粗砂岩；
按岩性分别建立岩性岩石样品孔隙度与所对应的声波时差测井值或密度测井值的关系，得到分岩性孔隙度计算模型。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述裂缝发育参数的表征参数包括裂缝参数和裂缝有效性参数，所述裂缝参数包括裂缝面孔率和裂缝宽度，所述裂缝有效性参数包括等效裂缝宽度和裂缝渗透率；
其中，获取裂缝面孔率和裂缝宽度，包括：
若泥浆类型为水基泥浆，则采用电成像定量评价裂缝；
若泥浆类型为油基泥浆，则采用超声成像定量评价裂缝；
其中，获取等效裂缝宽度和裂缝渗透率，包括：
采用阵列声波中的横波衰减信息评价裂缝，计算裂缝宽度和裂缝渗透率。
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